L'articolo di oggi del @nytimes scritto da @ByrneEdsal13590 evidenzia una preoccupazione che condivido: "Se rimaniamo sulla strada attuale, il rischio di una concentrazione estrema — sia economica che politica — è molto reale." Nel lavoro con @zhitzig, ci chiediamo perché l'AI possa spostare l'equilibrio tra conoscenza dispersa e controllo centralizzato.

L'intuizione classica di Hayek era che gran parte delle conoscenze economicamente rilevanti è dispersa, locale e spesso tacita. Questa è una delle ragioni per cui i mercati decentralizzati storicamente hanno superato la pianificazione centrale. Ma l'AI può cambiare quelle "fisiche della conoscenza" rendendo gran parte di quella conoscenza codificabile, trasferibile e utilizzabile su larga scala.

Il nostro argomento si concentra sul potenziale dell'AI trasformativa (TAI) di codificare il giudizio, le euristiche e il know-how che un tempo rimanevano incorporati nelle persone, nei team e nei contesti locali. La TAI può spostare il processo decisionale verso chi controlla i modelli, i dati e il calcolo.

Questo crea un rischio reale di maggiore concentrazione: aziende più grandi, meno autonomia locale. Inoltre, la concentrazione del potere economico si traduce spesso in concentrazione del potere politico.

È importante capire che una maggiore concentrazione di potere NON è inevitabile. E certamente non è ciò che noi sosteniamo.

Una questione politica chiave è se utilizziamo l'AI principalmente per sostituire le persone o per potenziarle. Come ho sostenuto in The Turing Trap, possiamo e dobbiamo costruire istituzioni e tecnologie che preservino l'agenzia umana e il potere decentralizzato.

Ecco il documento con Zoë Hitzig: